Objetivo: aprender cómo generar tus propias funciones en R.
R permite al usuario crear funciones. El modo de estas expresiones es function, se almacenan en una forma especial y se pueden utilizar en expresiones posteriores.
Una función se define de la siguiente manera:
nombre_funcion nombre de la función definida por el usuario.
argn son los diferentes argumentos de la función.
expresion es el proceso que seguirá la función.
La función se aplica de la siguiente manera:
Como ejemplo, generemos una función que cuente los caracteres en una cadena de texto. Primero comenzaremos generando el esqueleto de la función y agregando un parámetro llamado word:
Luego, aplicamos la función nchar.
Finalmente, podemos incluir un mensaje con el resultado. Observa que utilizaremos la función return para indicar explícitamente la salida de nuestra función.
Ahora apliquemos la función:
count_char(word = "Oscar Baez")
## [1] "La palabra Oscar Baez tiene 10 caracteres!"
count_char(word = "Análisis espacial")
## [1] "La palabra Análisis espacial tiene 17 caracteres!"
count_char(word = 10:14)
## [1] "La palabra 10 tiene 2 caracteres!" "La palabra 11 tiene 2 caracteres!"
## [3] "La palabra 12 tiene 2 caracteres!" "La palabra 13 tiene 2 caracteres!"
## [5] "La palabra 14 tiene 2 caracteres!"En el último ejemplo, proporcionamos un vector numérico al parámetro word. Podríamos controlar la entrada del parámetro. Por ejemplo:
count_char <- function(word){
if(!is.character(word))
stop("¡La entrada no es un caracter!")
n <- nchar(word)
n <- paste("La palabra", word, "tiene", n, "caracteres!")
return(n)
}La función stop interrumpirá la ejecución de la función si no se cumple la condición.
¿Cómo crearías una función que te devuelva el valor máximo en un vector dado?
Si lo aplicamos:
Ahora que hemos creado nuestra propia función, ¿cómo podemos aplicarla a un conjunto de datos raster para obtener el valor máximo por celda de grilla durante un período definido? Para este propósito, podemos utilizar la función app del paquete terra.
Para este propósito, utilizaremos datos mensuales CHIRPSv2 para el año 2000.
print(chirps)
## class : SpatRaster
## dimensions : 2000, 7200, 12 (nrow, ncol, nlyr)
## resolution : 0.05, 0.05 (x, y)
## extent : -180, 180, -50, 50 (xmin, xmax, ymin, ymax)
## coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326)
## sources : chirps_monthly2000-01.tif
## chirps_monthly2000-02.tif
## chirps_monthly2000-03.tif
## ... and 9 more source(s)
## names : chirp~00-01, chirp~00-02, chirp~00-03, chirp~00-04, chirp~00-05, chirp~00-06, ...
## min values : 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, ...
## max values : 1251.456, 1467.558, 1222.492, 1224.301, 1322.237, 1584.747, ...Ahora podemos aplicar la función app para obtener el valor máximo en cada celda.
Calcularemos la precipitación media anual utilizando 12 archivos mensuales de CHIRPSv2 sobre los países de la cuenca del Nilo en este ejemplo:
print(countries)
## class : SpatVector
## geometry : polygons
## dimensions : 15, 9 (geometries, attributes)
## extent : 12.19545, 47.98618, -13.45568, 31.66734 (xmin, xmax, ymin, ymax)
## source : Nile_Basin_Countries_GAUL2014_2.shp
## coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326)
## names : STATUS DISP_AREA ADM0_CODE ADM0_NAME STR0_YEAR EXP0_YEAR
## type : <chr> <chr> <int> <chr> <int> <int>
## values : Member State NO 205 Rwanda 1000 3000
## Member State NO 133 Kenya 1000 3000
## Member State NO 74 South Sudan 2011 3000
## Shape_Leng Shape_Area Name_label
## <num> <num> <chr>
## 8.127 2.064 Rwanda
## 48.55 47.35 Kenya
## 46.91 51.6 South SudanPor lo tanto, queremos crear una función que:
Una vez que la función esté lista, se puede aplicar a las diferentes entidades del shapefile.
Primero, podemos preparar los datos que se utilizarán como entrada en la función. Guardaremos las rutas de los rasters en un objeto llamado raster_paths y el shapefile en un objeto llamado shape.
print(shape)
## class : SpatVector
## geometry : polygons
## dimensions : 1, 9 (geometries, attributes)
## extent : 28.86187, 30.89965, -2.839881, -1.047913 (xmin, xmax, ymin, ymax)
## coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326)
## names : STATUS DISP_AREA ADM0_CODE ADM0_NAME STR0_YEAR EXP0_YEAR
## type : <chr> <chr> <int> <chr> <int> <int>
## values : Member State NO 205 Rwanda 1000 3000
## Shape_Leng Shape_Area Name_label
## <num> <num> <chr>
## 8.127 2.064 RwandaLuego, podemos crear la función. La llamaremos get_map para la precipitación media anual.
Esta función requiere dos entradas: las 12 rutas de los rasters globales de precipitación (uno para cada mes del año) y el shapefile. Podemos proporcionar las rutas de los objetos y leerlos dentro de la función.
Al final, asignaremos estos objetos a la función, es decir, raster_paths = raster_paths y shape = shape. El primer paso sería importar los datos raster utilizando la función rast del paquete terra.
El segundo paso sería recortar y enmascarar la pila de rasters a la extensión del shapefile.
Finalmente, podemos sumar las 12 capas de precipitación y devolver el resultado.
Una vez que tenemos la función lista, podemos aplicarla:
